if float(n)==float(eval(n)): kg = eval(n)*0.454是什么意思
时间: 2023-11-18 07:03:44 浏览: 36
这段代码的意思是,如果变量n可以转换成float类型并且使用eval()函数求值后也可以转换成float类型,并且这两个float类型的值相等,那么就执行下面的代码:将变量n作为一个表达式来进行求值,然后将求值结果乘以0.454并赋值给变量kg。
换句话说,如果n可以作为一个数值表达式进行求值,并且求值结果是一个浮点数类型,那么就将它乘以0.454并赋值给变量kg。这段代码可能是用于将英镑转换为千克的计算。
相关问题
n = eval(input("请输入数量:")) if n == 1: cost = n * 160 elif n <= 4: cost = n * 160 * 0.9 elif n <= 9: cost = n * 160 * 0.8 else: cost = n * 160 * 0.7 print("总额为:{:.f2}".format(cost))这样写对吗
代码有一些错误,应该改为:
```
n = eval(input("请输入数量:"))
if n == 1:
cost = n * 160
elif n <= 4:
cost = n * 160 * 0.9
elif n <= 9:
cost = n * 160 * 0.8
else:
cost = n * 160 * 0.7
print("总额为:{:.2f}".format(cost))
```
主要是在最后一行代码中,应该使用 `:.2f` 而不是 `:.f2`。另外,建议使用缩进来使代码更易读。
if classname.find('BatchNorm') != -1: m.eval()是什么意思
这段代码的意思是,如果类名中包含字符串 "BatchNorm",则将对象 m 切换到评估模式(即 m.eval())。在深度学习中,Batch Normalization(批归一化)是一种常用的技术,用于加速模型的训练并提高其性能。在训练过程中,Batch Normalization 会对每个批次的输入进行归一化处理,而在评估(推理)过程中,我们不需要计算每个批次的均值和方差,因此可以将模型切换到评估模式以提高推理速度。所以,这段代码的作用是在类名中包含 "BatchNorm" 的情况下将 m 切换到评估模式。
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